【摘要】：視覺傳感器作為無人機(jī)的主要傳感器之一,視覺目標(biāo)檢測跟蹤對于無人機(jī)的導(dǎo)航、軍事偵察、野外救援以及交通監(jiān)控等任務(wù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。無人機(jī)平臺上的視覺目標(biāo)檢測和跟蹤,和傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)不同,無人機(jī)靈活的機(jī)動性能,將引起機(jī)載傳感設(shè)備獲得的圖像序列背景復(fù)雜多變,目標(biāo)尺度、角度等變化劇烈且頻繁遮擋等問題,使得視覺目標(biāo)檢測跟蹤難度增大,檢測率下降,跟蹤穩(wěn)定性和持續(xù)性低;同時(shí)由于航拍獲得的圖像序列,圖像分辨率較大,噪聲明顯,增加計(jì)算消耗,進(jìn)而導(dǎo)致算法實(shí)時(shí)性降低,一定程度上限制了在實(shí)際中的應(yīng)用。針對以上問題,本文研究工作以無人機(jī)視覺為中心,重點(diǎn)研究視覺目標(biāo)檢測、視覺單目標(biāo)和多目標(biāo)跟蹤問題,并利用Qt開發(fā)交互界面軟件,對算法進(jìn)行功能測試,并以可視化方式實(shí)時(shí)展示算法結(jié)果。主要完成工作如下:1)基于無人機(jī)獲取圖像序列的特點(diǎn),針對于靜態(tài)背景建模方式無法獲得有效的目標(biāo)檢測的問題,本文提出基于光流的運(yùn)動目標(biāo)檢測。首先采用檢測FAST特征點(diǎn),利用光流完成跟蹤,結(jié)合透視變換進(jìn)行圖像配準(zhǔn),并基于特征點(diǎn)進(jìn)行聚類分析,多幀差分獲得目標(biāo)區(qū)域,最后利用連通域與形態(tài)學(xué)濾波等圖像處理手段進(jìn)一步完善檢測結(jié)果。2)研究當(dāng)前基于相關(guān)濾波的跟蹤算法和性能較好的其他幾類跟蹤算法,并對算法進(jìn)行理論分析與實(shí)際跟蹤性能對比。針對于無人機(jī)觀測視角下目標(biāo)的運(yùn)動突變和遮擋問題,將顏色信息融合到HOG特征之中對DSST跟蹤算法進(jìn)行改進(jìn),使得算法的穩(wěn)定性和抗遮擋性具有一定程度的提高。3)研究當(dāng)前多目標(biāo)跟蹤遇到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和目標(biāo)檢測問題。提出與主流方式略有不同的基于跟蹤片段的多目標(biāo)跟蹤算法,利用LBP特征和Adaboost學(xué)習(xí)算法,訓(xùn)練獲得目標(biāo)檢測模型,結(jié)合單目標(biāo)跟蹤算法,基于分類器完成初始化和跟蹤矯正,利用單目標(biāo)跟蹤器對目標(biāo)逐一跟蹤,從而實(shí)現(xiàn)無人機(jī)對地多目標(biāo)跟蹤。4)研究交互界面開發(fā),使用C++編程語言,利用Qt開發(fā)框架開發(fā)軟件交互界面,并將各種目標(biāo)檢測、單目標(biāo)跟蹤、多目標(biāo)跟蹤以及背景建模等算法集成到該軟件框架中,提供測試算法的各種功能,實(shí)時(shí)顯示算法的跟蹤和檢測結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：V279;TP391.41
【圖文】：

點(diǎn)是否為ＦＡＳＴ特征點(diǎn)。與中心的候選特征點(diǎn)像素差異大于設(shè)定閾值時(shí)，并且其組成逡逑連續(xù)的圓弧，當(dāng)該圓弧的長度大于圓的３／４時(shí)，則該候選點(diǎn)即為ＦＡＳＴ特征點(diǎn)。逡逑如圖２．１所示：Ｐ為候選特征點(diǎn)，以該點(diǎn)為中心３（像素）為半徑的圓周上有１６個(gè)逡逑像素點(diǎn)，按照設(shè)定閾值，分別將這１６個(gè)像素點(diǎn)與Ｐ點(diǎn)像素進(jìn)行對比，統(tǒng)計(jì)其個(gè)數(shù)，逡逑滿足閾值條件，則Ｐ點(diǎn)視為ＦＡＳＴ特征點(diǎn)。為了加速計(jì)算，首先測試圓周四個(gè)間隔逡逑９０°方向上的像素點(diǎn)，如圖２．１所示：即１，邋５，邋９，１３點(diǎn)的像素。根據(jù)條件，當(dāng)這４逡逑個(gè)像素中三個(gè)以上滿足條件時(shí)，才有可能是ＦＡＳＴ特征點(diǎn)，需要進(jìn)一步對其它像素點(diǎn)逡逑進(jìn)行計(jì)算，否則直接舍棄，而無需再計(jì)算其他像素點(diǎn)。逡逑＾邋．邋．邋１６邋１邋２逡逑ｆｅ，r>邐１５，一、３４逡逑■：一＼邋１０９８邋—逡逑圖２．１邋ＦＡＳＴ特征計(jì)算模式逡逑８逡逑

．２．３所示，圖（ａ）為原圖，圖（ｂ）為ＦＡＳＴ特征檢測結(jié)果，圖（ｃ）為ＳＵＲ者都能精確提取到汽車的關(guān)鍵點(diǎn)，并且能夠表示出區(qū)域，在時(shí)間征計(jì)算速度更快一些。逡逑

通過對圖像求一階微分或者二階微分得到。在實(shí)際操作中，主要利用梯度邊緣檢測算逡逑子對圖像進(jìn)行差分計(jì)算，常用的有多重梯度邊緣檢測算子，不同的算子對圖像噪聲敏逡逑感不同，得到的目標(biāo)邊緣差異較大。常用的梯度邊緣檢測算子實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖２．４逡逑所示：逡逑邐（８）原￥臺圖｛象邐（ｂ）Ｃａｎｎｙ算子邐逡逑（ｃ）Ｓｏｂｅｌ算子邐（ｄ）邋Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子逡逑圖２．４不同算子的邊緣檢測結(jié)果對比逡逑如圖２．４不同梯度邊緣檢測算子的檢測結(jié)果對比，差異相對較大，Ｃａｎｎｙ算子和逡逑Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子檢測的目標(biāo)較為完整，但是目標(biāo)旁邊的馬路的車道線也被檢測出來，逡逑Ｓｏｂｅｌ算子檢測的汽車輪廓較略有缺陷，地面出現(xiàn)的非目標(biāo)的邊緣可以通過形態(tài)學(xué)濾逡逑波等圖像處理技術(shù)加以消除。對比之下Ｓｏｂｅｌ算子檢測結(jié)果較好，能夠檢測出目標(biāo)主逡逑１０逡逑

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8 呂迅z

本文編號：2789423